11 분이 걸리는 과제를 상상해보십시오. 97%의 정확도로 속도가 높아지며, 이들은 텍사스 A & M University의 결과 연구원들이 기계 학습, 신경망 및 새로운 압축 전술을 결합하여 강원 랜드 룰렛 생산 예측을 발전시키는 새로운 프로젝트에서 달성했습니다..
왜 강원 랜드 룰렛가 중요한가? 예측의 발전은 정보 및 가스 회사의 가용성과 정확성을 향상시키기 때문에 건전한 재무 및 운영 결정을 내릴 수 있습니다.39579_39913
Elkady와 동료 연구원 인 Veena Kumar는 복잡한 강원 랜드 룰렛를 이해하고 평가하는 데 적용 할 수있는 유연한 방법을 만들었습니다. 둘 다 해롤드 밴스 석유 공학부의 대학원생이며, 고문 인 Siddharth Misra 박사, Ted H. Smith, Jr. '75 및 Max R. Vordenbaum '73 DVG 부교수.의 지침에 따라 일합니다.
모든 결정 - 대출을 받거나 경제 강원 랜드 룰렛를하거나 개발 단계 결정을 내리고 싶다면 - 생산할 석유, 가스 또는 물의 양을 알려주는 예측에 따라 다릅니다..
Misra와 Elkady는 논문에 작품을 소개했습니다. "대형 가스 응축수 셰일 강원 랜드 룰렛에 대한 초고속 다상 생산 예측, "2023 년 10 월 아부 다비 국제 진보적 에너지 의회 기간 동안Misra는 논문의 작품을 제시했습니다."크고 이질적인 셰일 강원 랜드 룰렛에서 유압식 우물에 대한 빠른 생산 예측,"2023 년 11 월 루이지애나 주 뉴 올리언즈에있는 석유 엔지니어 협회 워크숍에서
생산 예측 기록
이익을 얻기 위해 석유 및 가스 회사는 지하 강원 랜드 룰렛에서 생산할 수있는 수익성있는 탄화수소에 대한 장비, 인적 자원 및 기타 비용을 측정합니다. 석유 엔지니어들이 지구 내부를 들여다보고 거기에 무엇이 있는지 볼 수 있다면 그러한 결정은 쉬울 것입니다.
과거에는 엔지니어가 예측을 위해 두 가지 주요 방법을 사용했습니다. 첫 번째 및 오래된 가장 오래된 것은 우물의 오일 회수율과 시간이 지남에 따라 감소하며, 그 곡선 분석은 근처 또는 유사한 우물의 회수를 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예측을 향상시키기위한 데이터 정제
이 강원 랜드 룰렛는 머신 러닝이나 신경망을 사용하여보다 정확한 예측을 얻는 것이 가장 먼저는 아니지만 이러한 프로세스를 Geomodel 데이터 압축과 결합한 것은 최초입니다. Elkady는 이미지 및 비디오 분석과 같은 영역에서 성공적으로 사용되었으므로 데이터 압축이 새로운 것이 아니라고 말했다.
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이것이 데이터 압축의 아름다움입니다. 압축만이 아니라 이러한 데이터에서 중요한 기능을 추출합니다.
Elkady와 Kumar는 88,000 개의 그리드 셀을 함유 한 4,000 개의 가상 균질 또는 균일 한 구조적 강원 랜드 룰렛를 만들어 시작했습니다. 각 세포는 침지, 다공성, 물 포화, 골절 공간 등 3 개의 무작위로 샘플링 된 지질 학적 특성을 가졌다. 각 강원 랜드 룰렛에 대해 생성 된 총 데이터는 백만 포인트에 걸쳐 1/4 이상과 같았다.
연구원들은 두 가지 다른 방법을 사용하여 동시에 원래 데이터를 압축하여 숫자를 50,000 대 1 비율로 크 실행했습니다. 파이썬에서 훈련 한 후, 그들은 신경망에 압축 강원 랜드 룰렛 모델의 생산 예측 워크 플로우를 수행하도록 가르쳤다.
다음으로, 연구원들은 Aramco가 안내 한 시뮬레이션 데이터를 사용하여 실제 강원 랜드 룰렛 정보를 모방하여 구조와 내용이 이질적이거나 복잡한 약 3,000 개의 가상 강원 랜드 룰렛를 만들었지 만 여전히 같은 수의 그리드 셀을 가지고있었습니다..
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워크 플로와 시뮬레이터 예측 간의 비교 세트가 완료되면 연구원들은 6 ~ 7 개로 시작하여 더 많은 매개 변수를 추가했습니다. 결국, 운영자가 강원 랜드 룰렛가 할 수있는 것에도 불구하고 생산하고 싶은 가스의 양을 선택할 때와 같은 인간 관련 매개 변수를 포함했습니다. 신경망이 고려할 수있는 복잡한 개념입니다..
다양한 실제 셰일 가스 강원 랜드 룰렛에 대한 모델의 효과와 정밀성을 테스트하면 다양한 상황에서 잠재력과 적응성을 보여줄 것입니다.
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강원 랜드 룰렛 매개 변수 정의, 지오 모델 압축 및 예측 매개 변수 팩터링을 포함한 모델 건설 단계-데이터 복잡성에 따라 약 1 시간이 필요합니다. 모델이 훈련되고 조정되면, 모델에서 예측을 생성하는 시간 비율은 상용 소프트웨어 시뮬레이터를 사용할 때 연구원의 워크 플로우 700 초 또는 약 11 분마다 1 초 미만으로 유지되었습니다.
미래 방향
현재 작업은 매개 변수 수를 확장하고 기술 및 입력 요소를 정제하고 소프트웨어를 배우는 데 필요한 교육 시간을 줄이기위한 테스트 방법을 확장하고 있습니다. 그 후, 연구원들은 실제 강원 랜드 룰렛 데이터에 대해 테스트하려고합니다. 이상적으로는 일부 생산이 이미 완료된 강원 랜드 룰렛입니다.
그들은 많은 다른 형성에서 작업이 효과적으로 적용될 수 있다는 낙관적입니다.
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